出错 Untitled (第 2 行) num_range = [1:800; 1600:2400; 3200:4200; 4800:5600; 6500:7400; 8134:8959; 9768:10610; 11380:12210; 13020:13840; 14650:15480];

时间: 2023-08-02 22:06:29 浏览: 105
这个错误可能是由于您的Matlab版本不支持在单个语句中使用分号分隔的行向量来初始化二维数组导致的。可以将每个行向量分开并分配给num_range的每一行,例如: ``` range1 = 1:800; range2 = 1600:2400; range3 = 3200:4200; range4 = 4800:5600; range5 = 6500:7400; range6 = 8134:8959; range7 = 9768:10610; range8 = 11380:12210; range9 = 13020:13840; range10 = 14650:15480; num_range = [range1; range2; range3; range4; range5; range6; range7; range8; range9; range10]; ``` 这样应该可以解决这个问题。
相关问题

%% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 %% 导入数据(时间序列的单列数据) result = xlsread('数据集.xlsx'); %% 数据分析 num_samples = length(result); % 样本个数 kim = 18; % 延时步长(kim个历史数据作为自变量) zim = 3; % 跨zim个时间点进行预测 %% 划分数据集 for i = 1: num_samples - kim - zim + 1 res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1), 1, kim), result(i + kim + zim - 1)]; end %% 划分训练集和测试集 train_idx = 1: 21; test_idx = 22: 24; n_rows = size(res, 1); assert(train_idx <= n_rows, 'Index out of range'); P_train = res(train_idx, 1: 18)'; T_train = res(train_idx, 19: 21)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(test_idx, 1: 18)'; T_test = res(test_idx, 1错误使用 assert 条件输入参数必须可转换为标量逻辑值。 出错 Untitled (第 25 行) assert(train_idx <= n_rows, 'Index out of range');

这个错误是由于 `train_idx` 变量是一个向量,而 `n_rows` 是一个标量,不能将它们直接比较。你需要使用 `all` 函数来比较向量中的所有元素是否满足条件。修改你的代码如下: ``` n_rows = size(res, 1); assert(all(train_idx <= n_rows), 'Index out of range'); P_train = res(train_idx, 1:18)'; T_train = res(train_idx, 19:21)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(test_idx, 1:18)'; T_test = res(test_idx, 19:21)'; ``` 在这里,我们使用 `all` 函数来检查 `train_idx` 中的所有索引值是否小于等于 `n_rows`,以确保没有超出数组的边界。如果任何一个索引值大于 `n_rows`,则 `all` 函数将返回 `false`,并触发 `assert` 函数。

位置 1 处的索引超出数组边界。索引不能超过 1。 出错 untitled11 (第 8 行) data_train = [wine_class(1:35,:);

这个错误提示意味着在第8行中的代码中,你尝试使用一个大于1的索引来访问一个大小不到2个元素的数组。 根据错误提示,问题出现在 `data_train = [wine_class(1:35,:);` 这一行代码上,这表示你正在尝试将 `wine_class` 数组的第1到第35行赋值给 `data_train` 变量。但是如果 `wine_class` 数组的行数不足35行,就会抛出上述错误。 你需要确保 `wine_class` 数组至少有35行,或者你可以使用更短的范围来选择数组的子集。 例如,如果 `wine_class` 只有20行,你可以这样修改代码: ``` data_train = [wine_class(1:20,:); wine_class(1:5,:)]; ``` 这将选择 `wine_class` 数组的前20行,并附加前5行,以创建一个大小为25行的新数组。

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function untitled() load('D:\mat格式的MNIST数据\test_labels.mat') load('D:\mat格式的MNIST数据\train_images.mat') load('D:\mat格式的MNIST数据\train_labels.mat') load('D:\mat格式的MNIST数据\test_images.mat') train_num = 600; test_num = 200; %训练数据,图像转向量 data_train = mat2vector(train_images(:,:,1:train_num),train_num); data_test = mat2vector(test_images(:,:,1:test_num),test_num); % 处理训练数据,防止后验概率为0 [data_train,position] = fun(data_train,train_labels1(1:train_num)'); % 处理测试数据 for rows = 1:10 data_test(:,position{1,rows})=[]; end %模型部分 Mdl = fitcnb(data_train,train_labels1(1:train_num)); %测试结果 result = predict(Mdl,data_test); result = result.'; xlabel=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]; resultbar = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]; testbar = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]; for i = 1:test_num temp1=result(i); temp1=temp1+1; resultbar(temp1)=resultbar(temp1)+1; temp2=test_labels1(i); temp2=temp2+1; testbar(temp2)=testbar(temp2)+1; end bar(xlabel, [resultbar' testbar']); % 整体正确率 acc = 0.; for i = 1:test_num if result(i)==test_labels1(i) acc = acc+1; end end title('精确度为:',(acc/test_num)*100) end function [output,position] = fun(data,label) position = cell(1,10); %创建cell存储每类中删除的列标 for i = 0:9 temp = []; pos = []; for rows = 1:size(data,1) if label(rows)==i temp = [temp;data(rows,:)]; end end for cols = 1:size(temp,2) var_data = var(temp(:,cols)); if var_data==0 pos = [pos,cols]; end end position{i+1} = pos; data(:,pos)=[]; end output = data; end function [data_]= mat2vector(data,num) [row,col,~] = size(data); data_ = zeros(num,row*col); for page = 1:num for rows = 1:row for cols = 1:col data_(page,((rows-1)*col+cols)) = im2double(data(rows,cols,page)); end end end end 将画图部分重写,完成相同功能

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